Machine Learning & Data Science

Тезекпаева Шынар Толегеновна

Portfolio des Lehrers

Beschreibung: Курс направлен на формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам машинного обучения, овладение студентами инструментарием, моделями и методами машинного обучения, а также приобретение навыков исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных.

Betrag der Credits: 6

Пререквизиты:

  • Информационно-коммуникационные технологии

Arbeitsintensität der Disziplin:

Unterrichtsarten Uhr
Vorträge 30
Praktische Arbeiten
Laborarbeiten 30
AASAL (Autonomes Arbeiten der Schüler unter Anleitung des Lehrers) 30
SE (Studentisches Eigenarbeiten) 90
Endkontrollformular экзамен
Form der Endkontrolle

Komponente: Компонент по выбору

Zyklus: Профилирующие дисциплины